how to view pdf file in asp.net c# : Extract images pdf application SDK utility azure wpf .net visual studio cips2ed14-part1010

9.4. HISTOGRAM-BASED TECHNIQUES
119
Figure 9.17: A Histogram in which the Highest Peak Does Not Correspond
to the Background
The functions nd
peaks and insert
into
peaks in Listing 9.2 analyze the
histogram to nd the peaks for the object and background. These functions
build a list of histogram peaks. There are several ways to do this. I used
an array of values. nd
peaks loops through the histogram and calls in-
sert
into
peaks, which puts the histogram values in the proper places in the
array. nd
peaks ends by looking at the spacing between the largest peaks
to ensure we do not have a disaster such as shown in Figure 9.16.
The function peaks
high
low takes the twopeaks from nd
peaks and cal-
culates the high-and low-threshold values for segmentation. peaks
high
low
examines the mountains next to the peaks as illustrated in Figure 9.17. It
then nds the midpoint between the peaks and sets the high and low thresh-
old values.
Figure 9.18 shows the result of applying the peak technique to the image
of Figure 9.12. The peak technique found the two peaks at 255 and 77. The
midpoint is 166, so the high threshold is 255 and the low threshold is 166.
This is a reasonably good segmentation of Figure 9.12.
9.4.3 Histogram Valley Technique
The second automatic technique uses the peaks of the histogram, but con-
centrates on the valleys between them. Instead of setting the midpoint arbi-
Extract images pdf - Select, copy, paste PDF images in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document
extract image from pdf file; how to extract pictures from pdf files
Extract images pdf - VB.NET PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document
extract images from pdf file; some pdf image extractor
120
CHAPTER 9. HISTOGRAM-BASED SEGMENTATION
Figure 9.18: Threshold of Figure 9.12 Using Peak Technique (High=255 and
Low=166)
trarily halfway between the two peaks, the valley technique searches between
the two peaks to nd the lowest valley.
Look back at the histogram of Figure 9.17. The peaks are at gray levels
two and eight and the peaks technique would set the midpoint at ve. In
contrast, the valley technique searches from two through eight to nd the
lowest valley. In this case, the \valley point" is at gray level seven.
Listing 9.2 shows the code that implements the valley technique. The pri-
mary function is valley
threshold
segmentation. It calculates and smoothes
the histogram and nds the peaks as peak
threshold
segmentation did. It
nds the valley point via the functions valley
high
low, nd
valley
point, and
insert
into
deltas. nd
valley
point starts at one peak and goes to the next,
inserting the histogram values into a deltas array via the insert
into
deltas
function. This uses an array to create a list of deltas in the same manner
as insert
into
peaks did. Once it has valley point, valley
high
low checks
the mountains around the peaks to ensure it associates the peaks with the
background and object correctly.
Figure 9.19 shows the result of applying the valley technique to the image
in Figure 9.12. It found the peaks at 77 and 255 and went from 77 up to
255 looking for the lowest valley. It pinpointed the lowest valley at gray level
241.
C# PDF Text Extract Library: extract text content from PDF file in
Ability to extract highlighted text out of PDF document. Image text extraction control provides text extraction from PDF images and image files.
extract images from pdf; extract images pdf
VB.NET PDF Text Extract Library: extract text content from PDF
Extract highlighted text out of PDF document. Image text extraction control provides text extraction from PDF images and image files.
extract pdf images; extract image from pdf
9.4. HISTOGRAM-BASED TECHNIQUES
121
Figure 9.19: Threshold of Figure 9.12 Using Valley Technique (High=255
and Low=241)
9.4.4 Adaptive Histogram Technique
The nal technique uses the peaks of the histogram in a rst pass and adapts
itself to the objects found in the image in a second pass [9.1]. In the rst
pass, the adaptive technique calculates the histogram for the entire image.
It smoothes the histogram and uses the peak technique to nd the high and
low threshold values.
In the second pass, the technique segments using the high and low values
found during the rst pass. Then, it calculates the mean value for all the
pixels segmented into background and object. It uses these means as new
peaks and calculates new high and low threshold values. Now, it segments
that area | again using the new values.
Listing 9.2 next shows the code that implements the adaptive technique
with adaptive
threshold
segmentation being the primary function. It is very
similar to the peak
threshold
segmentation function in that it uses all that
code for its rst pass. The second pass starts by calling
threshold
and
nd
means. This function thresholds the image array into
background and object and calculates the mean pixel value for each. The
second pass continues by using peaks
high
low to nd new threshold values
based on the background and object means. Finally, threshold the image
using these new threshold values.
Figure 9.20 shows the result of applying the adaptive technique to the
image of Figure 9.12. The rst pass found the high-and low-threshold values
C# Create PDF from images Library to convert Jpeg, png images to
C#.NET Project DLLs for Conversion from Images to PDF in C#.NET Program. C# Example: Convert More than Two Type Images to PDF in C#.NET Application.
extract photo from pdf; extract pictures pdf
VB.NET PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in vb.
VB.NET: Extract All Images from PDF Document. This is an example that you can use it to extract all images from PDF document. ' Get page 3 from the document.
pdf image extractor; extract photos pdf
122
CHAPTER 9. HISTOGRAM-BASED SEGMENTATION
to be 255 and 166. The second pass thresholded the image array and found
the background mean to be 94 and the object mean to be 205. The new
threshold values were 255 and 149.
Figure 9.20: Threshold of Figure 9.12 Using Adaptive Technique (High=255
and Low=149)
9.5 An Application Program
Listing 9.3 shows the source code for the mainseg program. It has the same
form as the other application programs in this text. It interprets the com-
mand line parameters, reads the input le, selects the desired segmentation
method, and writes the result.
9.6 Conclusions
This chapter introduced image segmentation. This is the rst step in locating
and labeling the contents of an image. The techniques discussed work on
simple images with good contrast and gray level separation between the
object and background. We will need additional techniques to attack more
complex images.
C# PDF Convert to Images SDK: Convert PDF to png, gif images in C#
Professional .NET library and Visual C# source code for creating high resolution images from PDF in C#.NET class. Cut and paste any areas in PDF pages to images.
some pdf image extract; how to extract images from pdf in acrobat
C# PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in C#.net
Page: Extract, Copy and Paste PDF Pages. Easy to Use C# Code to Extract PDF Pages, Copy Pages from One PDF File and Paste into Others in C#.NET Program.
extract image from pdf java; extract images from pdf files
9.7. REFERENCE
123
9.7 Reference
9.1 \Digital Image Processing," Kenneth R. Castleman, Prentice-Hall, 1979.
VB.NET Create PDF from images Library to convert Jpeg, png images
VB.NET Guide for Converting Raster Images to PDF File Using VB.NET Sample Code. VB.NET Example of More than Two Images to PDF Conversion. This VB.
how to extract images from pdf; extract pictures from pdf
C# PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in C#.net
Following demo code will show how to convert all PDF pages to Jpeg images with C# .NET. // Load a PDF file. String inputFilePath
extract images pdf acrobat; pdf image extractor c#
124
CHAPTER 9. HISTOGRAM-BASED SEGMENTATION
Chapter 10
Segmentation via Edges &
Gray Shades
10.1 Introduction
This chapter explains image segmentation using edges and gray shades. The
previous chapter discussed image segmentation using histograms. That basic
technique examined the histogram of an image, transformed the image into
a 1-0 image, and \grew" regions. The results were acceptable given the
simplicity of the approach.
There are more powerful segmentation techniques that use the edges in
an image, grow regions using the gray shades in an image, and use both the
edges and gray shades. These techniques work well over a range of images
because edges and gray shades are important clues to objects in a scene.
10.2 Segmentation Using Edges & Gray Shades
Figure 10.1 shows the result of using edges to segment an image. The left
side shows the output of an edge detector. The right side is the result of
grouping the pixels \inside" the edges as objects | a triangle and rectangle.
This idea is simple. Detect the edges and group the pixels as objects.
Figure 10.2 illustrates growing objects using the gray shades in an image.
Pixels are grouped with a neighboring pixel if their gray shades are close
enough. Two pixels are replaced with their average and examination shifts
to the neighbors of this two-pixel object. If the gray shades of the neighbors
125
126 CHAPTER 10. SEGMENTATION VIA EDGES & GRAY SHADES
00000000000000000000
--------------------
00000000000000000000
--------------------
00000001000000000000
--------------------
00000010100000000000
-------*------------
00000100010000000000
------***-----------
00001000001000000000
-----*****----------
00010000000100000000
----*******---------
00111111111110000000
--------------------
00000000000000000000
--------------------
00000000000000000000
--------------------
00000111111111111000
--------------------
00000100000000001000
------**********----
00000100000000001000
------**********----
00000100000000001000
------**********----
00000100000000001000
------**********----
00000100000000001000
------**********----
00000111111111111000
--------------------
00000000000000000000
--------------------
00000000000000000000
--------------------
00000000000000000000
--------------------
Figure 10.1: Using Edges to Segment an Image
10.2. SEGMENTATION USING EDGES & GRAY SHADES
127
12121212111122211221
11111111111111111111
13121312123121312312
11111111111111111111
12213121212131212122
11111111111111111111
22222218212113112122
11111112111111111111
12111187732121211122
11111122211111111111
12211788872221212211
11111222221111111111
22118778888212212212
11112222222111111111
12121222121222211212
11111111111111111111
21222122111222312123
11111111111111111111
32121321213221322121
11111111111111111111
22121122222121222122
11111111111111111111
22122298989999992212
11111133333333331111
12222298889998992112
11111133333333331111
12212189999898892122
11111133333333331111
12122299998999992122
11111133333333331111
22133389989988982123
11111133333333331111
12122212312321212212
11111111111111111111
13121213212132121321
11111111111111111111
11323212212121112222
11111111111111111111
12212121222222111122
11111111111111111111
Figure 10.2: Growing Objects Using Gray Shades
are close enough, they become part of the object and their values adjust the
average gray shade of the object. The left side shows the input, and the
right side shows the result of growing objects in this manner. The 1s are the
background object produced by grouping the 1s, 2s, and 3s. The triangle of
2s is a grouping of the 7s and 8s, and the rectangle of 3s is the 8s and 9s.
Figure 10.3combines the two techniques. The left side shows a gray shade
image with the output of an edge detector (*s) superimposed. The right side
shows the result of growing regions using the gray shades while ignoring the
detected edges (*s). The result is the three objects produced in Figure 10.2
separated by the edges.
These three simple techniques work well in ideal situations. Most images,
however, are not ideal. Real images and image processing routines introduce
problems.
128 CHAPTER 10. SEGMENTATION VIA EDGES & GRAY SHADES
12121212111122211221
11111111111111111111
13121312123121312312
11111111111111111111
1221312*212131212122
1111111-111111111111
222222*8*12113112122
111111-2-11111111111
12111*877*2121211122
11111-222-1111111111
1221*78887*221212211
1111-22222-111111111
221*8778888*12212212
111-2222222-11111111
12***********2211212
11-----------1111111
21222122111222312123
11111111111111111111
32121321213221322121
11111111111111111111
22121************122
11111------------111
22122*9898999999*212
11111-3333333333-111
12222*9888999899*112
11111-3333333333-111
12212*8999989889*122
11111-3333333333-111
12122*9999899999*122
11111-3333333333-111
22133*8998998898*123
11111-3333333333-111
12122************212
11111------------111
13121213212132121321
11111111111111111111
11323212212121112222
11111111111111111111
12212121222222111122
11111111111111111111
Figure 10.3: Growing Objects Using Gray Shades and Edges
Documents you may be interested
Documents you may be interested